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Saeb
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新的因果模型分析巴西学校绩效
研究人员开发了一种新的方法，利用因果模型和层次聚类来分析公立学校的绩效。该方法应用于巴西基础教育评估系统 (Saeb) 和巴西学校人口普查的数据。该研究根据结构、教学和人口特征确定了不同的学校类型，揭示了这些群体之间平均绩效的统计学显著差异。因果分析进一步阐明了可能影响教育成果的结构和背景因素，为学校效能提供了见解。
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机器学习模型将社会经济水平确定为学生表现的关键预测因素
研究人员开发了一种多层次机器学习模型，利用巴西基础教育评估系统（SAEB）的微数据来分析学生表现。该研究整合了学生社会经济地位、教师概况、学校指标和校长管理方面的数据。随机森林模型达到了90.2%的准确率和96.7%的AUC，优于其他集成算法。可解释人工智能（XAI）技术显示，学校的平均社会经济水平是学生表现最重要的预测因素，凸显了学业成就的系统性本质。